| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金Arrhenius本构方程现状 | 第9-10页 |
| ·加工图相关现状 | 第10页 |
| ·临界损伤因子相关现状 | 第10页 |
| ·动态再结晶现状 | 第10-11页 |
| ·神经网络研究源头及现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究目的和研究内容 | 第12-15页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-15页 |
| 2 基于正交试验Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金流变应力影响因素的分析 | 第15-21页 |
| ·Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金热压缩实验方案设计与结果分析 | 第15页 |
| ·变形工艺参数变化对流变应力曲线走势的影响规律 | 第15-17页 |
| ·正交试验方案与设计思路 | 第17页 |
| ·试验方案步骤与内容 | 第17-19页 |
| ·正交表格分析与设计 | 第17-18页 |
| ·正交表表头的设计 | 第18页 |
| ·正交表建立及计算过程 | 第18-19页 |
| ·结论与试验结果 | 第19-21页 |
| 3 Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金本构方程的架构与评价 | 第21-29页 |
| ·Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金Arrhenius变参数模型表征 | 第21-25页 |
| ·Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金Arrhenius变参数模型评价 | 第25-27页 |
| ·结论与总结 | 第27-29页 |
| 4 凭借DMM建立Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金加工图优化热变形参数 | 第29-37页 |
| ·Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金热变形参数优化可行性分析 | 第29页 |
| ·基于DMM的热加工图理论 | 第29-30页 |
| ·热加工图计算与建立 | 第30-35页 |
| ·应变速率敏感指数m的计算与现象分析 | 第30-32页 |
| ·功率耗散系数 | 第32-33页 |
| ·失稳判据 | 第33-34页 |
| ·热加工图 | 第34-35页 |
| ·结论 | 第35-37页 |
| 5 工艺参数对Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金临界损伤因子影响规律 | 第37-43页 |
| ·损伤因子概念 | 第37页 |
| ·Cmax的界定方法 | 第37-38页 |
| ·C与Cmax的呈现与分析 | 第38-40页 |
| ·损伤敏感率（此处指Cockcroft-Latham型） | 第40-42页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| 6 Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金动态再结晶判定与临界方程构建 | 第43-53页 |
| ·动态再结晶临界应变方程构建思路 | 第43页 |
| ·压缩曲线流变特征探究与DRX判定 | 第43-45页 |
| ·DRX发生时 c以及 c的判定与计算 | 第45-47页 |
| ·DRX激活能Q伴随温度、应变速率变化响应机理判定 | 第47-49页 |
| ·DRX临界应变本构方程构建与评价 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第50-53页 |
| 7 基于BP神经网络的Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V合金流变应力预测模型 | 第53-77页 |
| ·BP神经网络流变应力预测模型建立意义 | 第53页 |
| ·BP神经网络学习算法解析与训练基理 | 第53-59页 |
| ·BP神经网络预测应力可行性分析及模型建立 | 第59-64页 |
| ·BP神经网络预测应力可行性 | 第59-60页 |
| ·BP神经网络应力预测模型的建立 | 第60-64页 |
| ·BP神经网络模型训练结果 | 第64-70页 |
| ·BP神经网络预测曲线结果验证 | 第70-76页 |
| ·实验曲线与BP神经网络预测曲线相互验证基本思路 | 第70页 |
| ·BP神经网络预测曲线加工图的建立与评价 | 第70-74页 |
| ·实验曲线与BP神经网络预测曲线导入DEFORM数值模拟应用验证 | 第74-76页 |
| ·结论 | 第76-77页 |
| 8 结论及展望 | 第77-81页 |
| ·结论 | 第77-79页 |
| ·展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 附录 | 第89页 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第89页 |
| B 作者在攻读学位期间参与项目 | 第89页 |
